一.实验目的 (1)熟悉 Spark 的 RDD 基本操作及键值对操作: (2)熟悉使用 RDD 编程解决实际具体问题的方法. 二.实验平台 操作系统:centos6.4 Spark 版本:1.5.0 三.实验内容 实验一: 1．spark-shell 交互式编程 请到本教程官网的“下载专区”的“数据集”中下载 chapter5-data1.txt,该数据集包含 了某大学计算机系的成绩,数据格式如下所示: 首先开始我们的第一步,打开linux系统中的终端. 请根据给定的实验数据,在 spark-

实验四 数据库查询 一.  实验内容: 1. Group by语句 2. Having 语句 3. Order by语句 4. Limit语句 5. Union语句 6. Handler语句 二.  实验项目:员工管理数据库 用于企业管理的员工管理数据库,数据库名为YGGL中,YGGL数据库中包括三个表:Employees(员工信息表).Departments(部门信息表).Salary(员工薪水情况表). 三.  实验步骤:(要求用命令完成以下操作) 1. 按部门列出该部门工作的员工人数: 2

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H

实验四 简单的PV操作 专业 网络工程   姓名 方俊晖 学号 201406114309 一.        实验目的 1.掌握临界区的概念及临界区的设计原则: 2.掌握信号量的概念.PV操作的含义以及应用PV操作实现进程的同步与互斥: 3.分析进程争用资源的现象,学习解决进程互斥的方法. 二.        实验内容和要求 分析进程的同步与互斥现象,编程实现经典的进程同步问题——生产者消费者问题的模拟 生产者--消费者问题表述: 有一环形缓冲池,包含n个缓冲区(0~n-1). 有两类进程:一组

实验四 类的继承性和多态性 [开发语言及实现平台或实验环境] Windows2000 或XP,JDK1.6与Jcreator4.0 [实验目的] 1.  掌握OOP方式进行程序设计的方法, 2.  了解类的继承性和多态性的作用. [实验要求] 1.  编写体现类的继承性(成员变量,成员方法,成员变量隐藏)的程序. 2.  编写体现类多态性(成员方法重载,构造方法重载)的程序. [实验内容] 一 类的继承性练习 1． 进一步理解继承的含义 新类可从现有的类中产生,并保留现有类的成员变量和方法并可根

1.实验一  Lniux简介   操作系统:系统调用+内核 Linux 平台:大都为开源自由软件,用户可以修改定制和再发布,由于基本免费没有资金支持,部分软件质量和体验欠缺:有全球所有的 Linux 开发者和自由软件社区提供支持   ‘   2.实验二: 1.实验楼环境介绍  2.常用 Shell 命令及快捷键  3.Linux 使用小技巧   UNIX/Linux 本身是没有图形界面的,我们通常在 Unix/Linux 发行版上看到的图形界面实际都只是运行在 Linux 系统之上的一套软件.

1. Spark数据倾斜问题 Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

20165326实验四-Android程序设计 一:Android Stuidio的安装测试 1.安装Android Stuidio 具体跟着教程走就行主要是配置的时候要选择下载SDK或手动配置,详细教程(需要注意的是Standard是默认下载,custom可以自己进行选择),之后创建一个新的project,对虚拟设备进行配置等. 遇到的问题:gradle project sync failed. 解决方法:进入项目目录下,找到 gradle\wrapper\gradle-wrapper.pro

课程:<程序设计与数据结构> 班级: 1723 姓名: 侯泽洋 学号:20172302 实验教师:王志强老师 实验日期:2018年5月30日 必修/选修: 必修 1.实验内容 (1)Android Stuidio的安装测试: 参考<Java和Android开发学习指南(第二版)(EPUBIT,Java for Android 2nd)>第二十四章: 参考http://www.cnblogs.com/rocedu/p/6371315.html#SECANDROID,安装 Androi

20155303 实验四 Android程序设计 目录 第24章:初识Android 任务一: 完成Hello World, 要求修改res目录中的内容,Hello World后要显示自己的学号 学习Android Stuidio调试应用程序 第25章:活动 任务二: 创建 ThirdActivity, 在ThirdActivity中显示自己的学号,修改代码让MainActivity启动ThirdActivity 第26章:UI组件 任务三: 修改代码让Toast消息中显示自己的学号信息 第27

20165310 实验四 <Android程序设计> 第24章:初识Android 任务一:改写res目录中的内容,Hello World后要显示自己的学号,自己学号前后一名同学的学号 首先我们要先了解Android Studio的Project结构,其中我们需要编辑的内容集中在app目录中. build:存放项目的build文件,自动生成. libs:引入的库一般存放在libs中. src:在src目录中保存了开发人员编写的程序文件,我们主要的学习内容也在这个目录下. AndroidMani

2017-2018-1 20155207&20155308<信息安全技术>实验四-木马及远程控制技术 实验目的 剖析网页木马的工作原理 理解木马的植入过程 学会编写简单的网页木马脚本 通过分析监控信息实现手动删除木马 实验内容 木马生成与植入 利用木马实现远程控制 木马的删除 实验步骤 木马生成与植入 1． 生成网页木马 主机A首先通过Internet信息服务(IIS)管理器启动"木马网站". 为什么启动木马网站? 答:通常网页木马是通过"网马生成器&qu

20169205 2016-2017-2 实验四 SQL注入实验 实验介绍 SQL注入技术是利用web应用程序和数据库服务器之间的接口来篡改网站内容的攻击技术.通过把SQL命令插入到Web表单提交框.输入域名框或页面请求框中,最终欺骗服务器执行恶意的SQL命令. 在这个实验中,我们使用的web应用程序称为Collabtive.我们禁用Collabtive的若干防护措施,这样我们就创建了一个容易受到SQL注入攻击的Collabtive版本.经过我们的人工修改,我们就可以通过实验分析许多web开发人

20155202 实验四 Android开发基础 实验内容 1.基于Android Studio开发简单的Android应用并部署测试; 2.了解Android.组件.布局管理器的使用: 3．掌握Android中事件处理机制. 实验要求 第24章:初识Android 任务一: 完成Hello World, 要求修改res目录中的内容,Hello World后要显示自己的学号 学习Android Stuidio调试应用程序 第25章:活动 任务二: 创建 ThirdActivity, 在Third

<JAVA程序设计> 20155214 实验四 Android程序设计 实验内容 基于Android Studio开发简单的Android应用并部署测试; 了解Android.组件.布局管理器的使用: 掌握Android中事件处理机制. 实验要求 第24章:初识Android 任务一: 完成Hello World, 要求修改res目录中的内容,Hello World后要显示自己的学号 学习Android Stuidio调试应用程序 第25章:活动 任务二: 创建 ThirdActivity,

一.数据倾斜发生的原理 原理:在进行shuffle的时候,必须将各个节点上相同的key拉取到某个节点上的一个task来进行处理,比如按照key进行聚合或join等操作.此时如果某个key对应的数据量特别大的话,就会发生数据倾斜.数据倾斜只会发生在shuffle过程中.常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct.groupByKey.reduceByKey.aggregateByKey.join.cogroup.repartition等. 表现:Spark作业看起来会运行得非常

实验四.数据挖掘之KNN,Naive Bayes 一.实验目的 1. 掌握KNN的原理 2. 掌握Naive Bayes的原理 3. 学会利用KNN与Navie Bayes解决分类问题 二.实验工具 1. Anaconda 2. sklearn 三.实验简介 1. KNN KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系.输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集

Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题. 例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成,这就是数据倾斜所带来的后果. 注意,要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况,数据倾斜是指少数task被分配了

版本:V2.0 第一章       Spark 性能调优 1.1      常规性能调优 1.1.1   常规性能调优一:最优资源配置 Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略. 资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示: 代码清单2-1 标准Spark提交脚本 /usr/opt/modules/spark/